Observed trends in the magnitude of socioeconomic and area-based inequalities in use of caesarean section in Ethiopia: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Ethiopia, there is a paucity of studies on inequality in caesarean section using methodologically rigorous and well-established approaches. In this study, we showed extent and the overtime dynamics of inequality in caesarean section in Ethiopia following rigorous methodologies. METHODS: The data for analysis came from Ethiopia Demographic and Health Surveys (EDHS) conducted between 2000 and 2016. We used the World Health Organization's (WHO) Health Equity Assessment Toolkit (HEAT) to analyze the data. Caesarean delivery was disaggregated by four equity stratifiers, namely education, wealth, residence and regions. Relative and absolute summary measures were calculated for each equity stratifier to capture inequality from different perspectives. 95% Uncertainty Interval was calculated around a point estimate to measure statistical significance. RESULTS: We found large socioeconomic and area-based inequalities in use of caesarean section in all study surveys. The inequalities have occurred in favour of socioeconomically advantaged women and those living in urban areas and certain regions such as Addis Ababa. While area-related inequality had generally increased with time, socioeconomic inequality showed fluctuation. Adoption of different measures in the study for the inequality analysis has caused the emergence of mix of patterns in caesarean section inequality over time. CONCLUSIONS: In all the surveys, wealthy and more educated women, and those residing in urban areas had higher chance of obtaining caesarean delivery. Policy makers should work to ensure caesarean section that is in the accepted normal range. More emphasis should be drawn to subpopulation with under use of caesarean section while at the same time, discouraging unjustified use of it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».